随着人工智能技术的爆炸性增长，网络安全挑战超出了传统领域的影响力，具有多维风险特征。在人工智能时代，我们如何有效应对安全挑战？该行业在几天前在南京举行的C3安全会议上达成了共识。一点点的防御点已经结束，迫切需要一个新的系统防御范式。增加AI的风险会改善攻击和防御不对称。 “大型世界安全事件的丧失迅速增加，AI攻击突变率每24小时增加到每24小时的惊人水平93％，从而导致传统检测系统的失败。” Hydrox AI的创始人兼首席执行官Li Zhu认为，公司安全防御能力面临着前所未有的挑战。 “他们将它们与AI+网络联系起来非常活跃，并加剧了网络安全攻击和防御的不对称性，” Wei Lian说，”中国信息和通信技术副主任以及卓越网络渠道中心的名誉主任，他说失衡反映在三个方面。首先，AI攻击的效率高于防御反应。他们实施了长期的智能防御转变，构成了技术困难。 48分钟，提前更快的时间为51秒。 “这一数据集是由高级副总裁兼Asiainfo安全研究与开发总监Wu Xianging揭示的，它表明，在AI技术的授权下，攻击速度已大大提高。他指出，当前安全性建筑中的共同弱点是，对手的攻击越来越快，越来越多的防御工具，越来越多的防御性工具无法链接出来。人工安全智能研究所Asiainfo说，大型模型技术的成熟度也将授予攻击者的“武器”，这有助于攻击者攻击者攻击攻击各种商业系统，包括商业系统，例如人工智能等商业系统。迫切需要数字化转型，网络战场始终是地下电流。另一方面，它们同时揭露了Web Shell的一般模型的真正不便（可以在Web服务器上执行的命令或背景脚本的环境），表明在专业阶段中，一般模型的局限性以及在垂直安全场景中的安全模型的紧急需求。只有通过技术创新，我们才能保证链条从培训，数据到模型，推理和应用程序的完整安全性。这将把安全功能转变为企业的核心竞争力，并在“李朱相信。 AI。它必须保证其资金的安全性。最终分析，那就是因为公司自己的数字化转型并不详尽。数字化弊端是数字基础和信息安全。 "The era of defense of aOnly point. Wu Xianging said that only systematic defenses can be used to combat AI and AI, and that it can improve the defensive effect of business security systems while suppressing the efficiency of attackers and weakens the attack effect. With this in mind, Asiainfo Security has officially launched a new generation of systematic network security products. Wu Xianging introduced the central value of AI XDR is solving threats and problems related to network security through安全性和产品平台之间的整合交付和协作，使公司在应用AI时更容易受到攻击，会议为该领域的新系统提供了解决方案，包括对AI的生命周期的完整管理，AI的脆弱性管理矿石。 “赫迪维尔在一条腿上更高，道路更高。”杨丁说，国防系统应始终提高不便的上限，因为攻击者必须是攻击防御系统中最弱的联系。从未来来看，我们将在多个感兴趣的各方的安全生态系统中进行合作。行业专家表示，他们预计未来十年的共生演变。 OpenMultiparty合作方法确保AI的技术继续在安全可控制的环境中进行创新和发展。该行业通常认为，网络安全需要在整个行业中创建一个生态系统。只有开放，协作和协调才能在数字化浪潮中建立真正的安全线。会议还发布了集成功能系统，例如“安全 +数字智能”，Lianxin Integrated Security Tection和安全服务平台，AsiaInfo Security Firewall和AsiaInfo Security SE SECURITY安全性重新构成系统。生态关节的一系列结构的结果。香港国内操作系统也带来了生态建设的主要进步。近年来，Security Trustone Asiainfo终端产品已完成LTO详细改编具有本土安全特征的洪美系统，成为了Hongmeg Security Partners的第一批。会议举行了仪式，启动了Asiainfo安全应用程序的Trustone Hongmeg版本，并启动了“新一代新一代Hongmeng Hongmeng”。白皮书表明，将来终端安全将不再是“补丁”，而是系统中的“基因”。终端安全策略独立起作用，形成涵盖手机，汽车和工业设备的动态保护网络，这使得安全性成为事物时代的“预定属性”。白皮书表明必须建立和开发生态系统。例如，建立工业联盟，实现芯片系统制造商之间的合作，建立统一的标准，建立联合国安全生态系统。此外，Wei Liang等专家指出，人才差距已成为AI安全领域最紧迫的挑战之一。 Wei Liang透露，缺乏熟悉“ AI+”网络的实际安全性的才能。在AI安全性的Avant -Garde领域，专业人才供应不足为公司展示AI安全解决方案带来了许多挑战。一些专家说，人工智能整体安全方面的人才差距超过30万，其中最少的人才在安全性，对AI技术和特定领域的商业思想方面具有丝毫经验。传统的安全人才转变循环远未达到大约18个月内的技术发展速度。行业必须付钱挑战和回应曼纳纳河畔这一挑战。
